Phù hợp nhất vớiKimi K3.1 Pro của Moonshot cho lập trình quy mô kho mã, nghiên cứu tài chính, và việc hình ảnh sang mã ở mức giá danh mục thấp hơn.
Mỗi 1 triệu token · mức giá danh mục
Kimi K3.1 Pro so với GPT-6 Astra quy về việc bạn cần hoàn thành và chi phí để hoàn thành nó. Hãy bắt đầu với Kimi cho lập trình quy mô kho mã, nghiên cứu tài chính, và việc hình ảnh sang mã ở mức giá token GPTProto thấp hơn. Hãy bắt đầu với Astra khi ứng dụng tập trung vào khả năng suy luận đòi hỏi, sử dụng máy tính, và công việc chuyên môn của OpenAI. Cả hai nhận văn bản và hình ảnh và trả văn bản. Hãy so sánh cùng các tác vụ qua một tài khoản GPTProto. Trang này dùng kimi-k3.1-pro, không phải Kimi K3 và không phải SKU tốc độ cao.
Câu trả lời ngắn: bắt đầu kiểm tra chi phí với Kimi K3.1 Pro. Theo mức giá GPTProto hiện hành, đầu vào thấp hơn 75% và đầu ra thấp hơn 75%. Khoảng cách đó là lý do để Kimi nhận lượt đầu trên việc bạn kiểm tra được. Hãy chuyển một lần chạy sang Astra khi tác vụ cần một công cụ OpenAI, hoặc khi Kimi trượt một bước kiểm tra mà Astra vượt. Hãy lập ngân sách cho toàn bộ lần chạy tác nhân, gồm lần thử lại.
Phù hợp nhất vớiKimi K3.1 Pro của Moonshot cho lập trình quy mô kho mã, nghiên cứu tài chính, và việc hình ảnh sang mã ở mức giá danh mục thấp hơn.
Mỗi 1 triệu token · mức giá danh mục
Phù hợp nhất vớiGPT-6 Astra của OpenAI cho suy luận đòi hỏi, sử dụng máy tính, và công việc chuyên môn có thể mang một ngân sách token cao hơn.
Mỗi 1 triệu token · mức giá danh mục
Giá GPTProto là mức giá danh mục văn bản sang văn bản hiện hành. Độ trễ, ngữ cảnh và điểm chuẩn chỉ xuất hiện khi lần thu thập OpenRouter trả về cho cả hai mô hình.
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-astra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'Giá cho mỗi 1 triệu token từ danh mục GPTProto. Số liệu OpenRouter lấy 3 tháng 11, 2026. Không phải SLA của GPTProto.
Theo mức giá văn bản GPTProto hiện hành, Kimi K3.1 Pro là $2.00 cho mỗi triệu token đầu vào và $10.00 cho mỗi triệu token đầu ra. GPT-6 Astra là $8.00 và $40.00. Mức niêm yết của nhà cung cấp được lưu cạnh đó là $2.00/$10.00 cho Kimi K3.1 Pro và $10.00/$50.00 cho GPT-6 Astra. Kimi K3.1 Pro thấp hơn 75% ở đầu vào và 75% ở đầu ra. Danh mục GPTProto và API trực tiếp của nhà phát hành là các mức giá riêng. Hãy dùng trang mô hình cho mức giá gắn với một yêu cầu GPTProto.
Với một lô 1 triệu token đầu vào chưa vào bộ nhớ đệm và 200.000 token đầu ra được tính phí, các mức giá danh mục đó thành $4.00 cho Kimi K3.1 Pro và $16.00 cho GPT-6 Astra. Phần đầu vào là $2.00 so với $8.00. Phần đầu ra là $2.00 so với $8.00. Thao tác bộ nhớ đệm và công cụ tính phí riêng tính thêm. Một tác nhân lập trình có thể đọc lại cùng các tệp và tạo vài bản vá. Hãy ghi token đầu vào, token suy luận, token câu trả lời, phí công cụ, và lần thử lại cho kết quả được chấp nhận.
Hãy kiểm tra các trang hiện hành Kimi K3.1 Pro và GPT-6 Astra trước khi lập ngân sách cho tuyến sản xuất. Bản so sánh này đọc cùng danh mục mà các trang đó dùng. Giá không được sao chép từ OpenRouter.
Nhân số token đầu vào và đầu ra bạn dự kiến với mức giá GPTProto hiện hành. Sau đó chạy một bộ thử thật. Ngân sách hữu ích gồm bộ nhớ đệm, công cụ, lần thử lại, và tỷ lệ yêu cầu mà mỗi mô hình hoàn thành đúng.
Chỉ token đầu vào và đầu ra, theo mức giá danh mục đã tải cho trang này. Bộ nhớ đệm, công cụ và lần thử lại tính thêm.
Độ trễ và thông lượng là trung vị của nhà cung cấp OpenRouter. Hàng thiếu không có trong lần lấy dữ liệu, và được bỏ qua thay vì đoán.
Trung vị p50 của nhà cung cấp OpenRouter, lấy 3 tháng 11, 2026. Không phải SLA của GPTProto.
Thử Kimi K3.1 Pro và GPT-6 Astra từ cùng một số dư GPTProto, theo mức giá trên trang mô hình của chúng.
Để thử. Dùng khi nối endpoint và chạy vài mô hình mới.
Mức mà người làm một mình, hoặc dự án nhỏ sắp lên production, hay chọn.
Cho đội đã có traffic production. Credit thưởng cộng thêm trên giá đã giảm.
Chỉ các điểm có cho cả hai mô hình được hiển thị. Chỉ số cao hơn là tín hiệu danh sách rút gọn. Nó không quyết định tác vụ của bạn.
Điểm Artificial Analysis do lần thu thập OpenRouter mang theo, lấy 3 tháng 11, 2026.
Hãy dùng mô hình mà bạn đã mô tả được kiểu lỗi của nó.
Một sửa mã nhỏ, một sổ tính tài chính, và một quy trình điều khiển bằng máy tính có thể có các mặc định khác nhau. Hãy giữ tiêu chí chấp nhận nhìn thấy được và so sánh chi phí để đạt chúng. Hãy định nghĩa một lần nâng cấp quanh một bước kiểm tra thất bại, một phụ thuộc chưa giải quyết, hoặc một công cụ bắt buộc.
Kimi K3.1 Pro liệt kê ngữ cảnh 1.048.576 token. Moonshot mô tả cửa sổ đó là dùng chung cho đầu vào và đầu ra, với ngân sách đầu ra mặc định mà bạn có thể nâng bên trong giới hạn chung. GPT-6 Astra liệt kê ngữ cảnh 1,05 triệu token và đầu ra 128 nghìn token. OpenAI ghi một đầu vào tối đa thấp hơn cửa sổ ngữ cảnh của Astra. API trực tiếp của Astra áp mức giá cao hơn khi trên 272.000 token đầu vào. Trang này hiển thị mức giá danh mục GPTProto, không phải mức API trực tiếp thứ hai đó, và hiện giới hạn đầu ra của Kimi khi lần thu thập trả về một giá trị.
Kimi dùng mức nỗ lực suy luận low, high hoặc max, với max là mặc định, và suy luận vẫn bật. Astra hỗ trợ low, medium, high, xhigh và max. Hãy ghi thiết lập đã chọn cùng mỗi lần chạy. Với các cuộc trò chuyện nhiều lượt của Kimi, hãy giữ toàn bộ tin nhắn trợ lý đã trả về, gồm nội dung suy luận. Với các công cụ gốc của nhà cung cấp trên Astra, hãy theo giao diện công cụ được OpenAI hỗ trợ.
Bản phát hành của Kimi tập trung vào lập trình tầm dài, gồm kỹ thuật đa tệp và triển khai hình ảnh. Hãy dùng nó làm ứng viên đầu cho di chuyển cơ sở mã, thay đổi giao diện, việc frontend từ ảnh chụp màn hình, và các script xây hoặc sửa tài sản CAD. Hãy cho tác nhân các quy ước của kho mã và một lệnh kiểm thử. Phạm vi đã công bố của Astra gồm lập trình phức tạp và suy luận. Hãy gồm nó khi tác vụ cần một cuộc điều tra kéo dài hoặc một sản phẩm bàn giao kỹ thuật đi kèm phần triển khai. Hãy so sánh diff cuối, các kiểm thử hồi quy, và thời gian rà soát.
API chính thức của Astra ghi sử dụng máy tính và một tập công cụ được lưu trữ trên OpenAI rộng hơn. Tài liệu nhà phát triển của Kimi bao gồm gọi công cụ và suy luận nhiều lượt. Một quy trình sử dụng máy tính cũng cần môi trường màn hình hoặc trình duyệt, quyền, và một bước kiểm tra trạng thái thu được. Hãy giữ truy cập tệp, chạy shell, và quy tắc phê duyệt trong ứng dụng.
Moonshot nêu bật mô hình hóa tài chính trong các cải tiến lúc phát hành của Kimi K3.1 Pro. Hãy cho cả hai mô hình cùng hồ sơ công bố, quy tắc tính, và ngày cắt. Hãy giữ chất lượng truy xuất tách khỏi chất lượng sinh. Cả hai nhận hình ảnh. Hãy dùng một bước dựng hình hoặc chạy để phép so sánh đo một script chạy được, không chỉ một script hợp lý. Bạn cũng có thể chia giai đoạn: một tác nhân Kimi chuẩn bị một bản vá, rồi một bước rà soát đánh giá diff theo cùng tiêu chí chấp nhận.
Mỗi trang mô hình có mức giá hiện tại, một ví dụ API và Playground. Chạy prompt của bạn, rồi giữ quy tắc định tuyến thắng về chất lượng, độ trễ và ngân sách. Duyệt danh mục mô hình nếu bạn muốn ứng viên thứ ba trong cùng bài thử. So sánh giá GPTProto hiện hành.
Theo mức giá GPTProto hiện hành, Kimi K3.1 Pro là $2.00 đầu vào và $10.00 đầu ra cho mỗi triệu token, so với $8.00 và $40.00 cho GPT-6 Astra. Đó là 75% ít hơn ở đầu vào và 75% ít hơn ở đầu ra. Mức niêm yết của nhà cung cấp cho Astra là $10.00/$50.00. Hãy tính các token và công cụ đã dùng trên toàn bộ tác vụ.
Không. K3.1 Pro là phiên bản đã huấn luyện thêm của Kimi K3, với phần huấn luyện thêm tập trung vào lập trình, việc tác nhân, tài chính, và sáng tạo 3D. Hãy dùng đúng mã định danh kimi-k3.1-pro cho so sánh này. SKU tốc độ cao là một hàng danh mục khác.
Có. Cả hai mô hình đã ghi trong tài liệu nhận đầu vào văn bản và hình ảnh và tạo văn bản. Trên GPTProto, hãy dùng định dạng yêu cầu hình ảnh được hiển thị cho tuyến đã chọn. Với việc CAD hoặc frontend, hãy chạy và kiểm tra mã đã tạo.
Tính đến ngày 27 tháng 10 năm 2026, quyền truy cập API đã hoạt động và Moonshot lên lịch phát hành toàn bộ trọng số chậm nhất ngày 4 tháng 11. GPTProto cung cấp quyền truy cập API được lưu trữ.
Kimi dùng mức nỗ lực suy luận low, high hoặc max, với max là mặc định và suy luận luôn bật. Astra hỗ trợ low, medium, high, xhigh và max. Hãy ghi thiết lập đã chọn trong mỗi lần chạy so sánh.
Hãy chạy cùng các tác vụ với cùng công cụ, quyền, tệp nguồn, và bước kiểm tra chấp nhận. Hãy so sánh hoàn thành thành công, lệnh gọi công cụ không hợp lệ, việc rà soát, thời gian đã trôi, và tổng chi phí qua mọi lần thử.
Không. Các khoản đô la là mức giá danh mục của GPTProto cho cảnh văn bản sang văn bản, gồm mức niêm yết của nhà cung cấp mà danh mục lưu cạnh đó. OpenRouter là nguồn cho độ trễ, thông lượng, ngữ cảnh, giới hạn đầu ra và điểm Artificial Analysis, mỗi mục gắn thời điểm lấy dữ liệu.
Nhà sáng tạo và nhà phát triển chia sẻ các mô hình và quy trình làm việc mà họ đã xây dựng.
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.

I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.

I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.

GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
So sánh mô hình, tìm hiểu cách thiết lập API và khám phá quy trình làm việc với hình ảnh, video cho các dự án thực tế.
Làm ảnh và video trên trình duyệt, hoặc gắn mô hình chữ, ảnh và video vào app bằng một khóa. Giá giảm của một số mô hình cũng ở đây.